Advertisement

基于BERT的文本二分类训练数据文件

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：TXT

简介：
本训练数据文件用于基于BERT模型的文本二分类任务，包含大量预处理后的文本样本及其对应标签，旨在提升特定领域的分类准确率。 使用Bert进行文本二分类实验的训练数据文件仅限于学习用途。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于BERT的文本二分类训练数据文件
    优质
    本训练数据文件用于基于BERT模型的文本二分类任务，包含大量预处理后的文本样本及其对应标签，旨在提升特定领域的分类准确率。 使用Bert进行文本二分类实验的训练数据文件仅限于学习用途。
     
  • 基于Keras-BERT的Bert文本分类（训练、保存、加载及单文本预测）.zip
    优质
    本资源提供了一个使用Keras和BERT进行文本分类的完整解决方案，涵盖模型训练、保存与加载流程以及对单一文本数据点的实时预测功能。 Bert文本分类项目使用keras-bert库进行训练、保存、加载以及单个文本的预测功能实现。这是我在大二期间完成的一份基于Python的课程设计作业。
     
  • 基于PyTorch的BERT中文文本分类：预训练模型实现
    优质
    本项目采用PyTorch框架和BERT预训练模型进行中文文本分类任务，旨在展示如何利用深度学习技术高效地处理自然语言理解问题。 PyTorch的BERT中文文本分类此存储库包含用于中文文本分类的预训练BERT模型的PyTorch实现。代码结构如下： 在项目的根目录中： ├── pybert │ ├── callback │ │ ├── lrscheduler.py │ │ └── trainingmonitor.py │ └── config | | └── base.py #用于存储模型参数的配置文件 └── dataset └── io
     
  • 文本分类训练数据集.rar
    优质
    文本分类训练数据集包含大量已标注类别的文档样本，适用于构建和优化文本自动分类系统的机器学习项目。 文本分类训练样本集主要包含新闻内容，共有近万余个已标签化的样本，可用于构建文本分类模型的训练数据。下载后需自行进行中文分词等预处理工作。
     
  • CNN训练用文本分类数据
    优质
    该数据集专为训练和评估基于CNN的文本分类模型设计，包含大量标注样本，涵盖多个类别，适用于自然语言处理研究与开发。 本节资料用于练习CNN文本分类的数据集，包含10个类别。模型采用两层神经网络结构。数据集包括测试集、训练集和验证集，并且代码讲解非常详细，是学习如何使用CNN卷积网络进行文本分类的好资源。
     
  • 基于Bert的文本情感分类
    优质
    本研究采用BERT模型进行文本情感分类，通过优化预训练模型参数及调整微调策略，显著提升了多种数据集上的分类准确率。 这是一个面向句子的情感分类问题。训练集和测试集已给出，使用训练集进行模型训练并对测试集中各句子进行情感预测。训练集包含10026行数据，测试集包含4850行数据。使用run_classifier.py对文本进行情感分类预测，所用的模型为BERT-base基础版本模型。
     
  • 中文文本分类训练数据（复旦大学）
    优质
    本数据集由复旦大学提供，包含大量的中文文本分类训练样本，旨在促进自然语言处理领域内的研究与应用发展。 本语料库由复旦大学李荣陆提供。其中包含两个压缩文件：test_corpus.rar为测试语料，共有9833篇文档；train_corpus.rar为训练语料，共有9804篇文档。每个数据集均分为20个相同类别，并且训练和测试的数据量基本保持1:1的比例。 在使用这些资源时，请尽量注明引用来源（复旦大学计算机信息与技术系国际数据库中心自然语言处理小组）。由于文件较大（单个压缩包约50多兆），下载时请耐心等待。
     
  • BERT文本分类代码与数据
    优质
    本项目包含基于BERT模型进行文本分类任务的相关代码及训练、测试所需的数据集。适合自然语言处理领域研究者使用和参考。 求分享关于BERT文本分类的代码和数据。
     
  • 基于CNN的Pokemon分类模型训练(含数据集文件)
    优质
    本项目通过构建基于卷积神经网络(CNN)的模型对Pokemon图像进行分类。利用提供的数据集进行训练和测试，实现高精度的识别效果。 训练CNN分类模型（以Pokemon为例）： 1. 尝试修改模型，加入归一化层和DropOut层。 2. 尝试可视化每层的输出内容。 3. 收集新的分类数据集来体验训练过程。 记得提交docx或pdf文件。